1 安徽大学 商学院, 安徽 合肥 230601
2 安徽大学 数学科学学院, 安徽 合肥 230601
通过建立向量 自回归(VAR)模型,综合运用格兰杰因果关系检验、广义脉冲响应函数和方差分解法,分析PM2.5与其它空气污染物的动态关系,探讨其它 空气污染物对PM2.5的影响,利用西安市2013年1月1日～2014年12月31日有关环境空气质量的数据进行了研究。结果表明: PM2.5与其它空气污染物所 构成的空气质量系统是稳定的, SO2 、NO2 、CO浓度值的增加会引起PM2.5浓度值持续较长时间的增加,其中SO2 对PM2.5影响作用最大; O3 浓度值的增加则会使PM2.5浓度值降低。
VAR模型 广义脉冲响应 空气污染治理 PM2.5 PM2.5 vector auto-regressive model generalized impulse response air pollution governance
